Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Introduit des bases de programmation et des structures de contrôle, mettant l'accent sur la pratique pratique pratique pour la préparation des examens et le travail de projet.
Couvre le problème de Cauchy dans les équations différentielles, en se concentrant sur les conditions initiales et leur impact sur lunicité de la solution.
Présente les concepts de programmation Python, en se concentrant sur les dictionnaires et les classes, y compris leurs définitions, leur utilisation et des exemples pratiques.
